[리뷰] 김도형의 데이터 사이언스 스쿨 - 수학편

[책리뷰] 김도형의 데이터 사이언스 스쿨 (수학편)

사실은 이 책이 데이터 사이언스에 대한 기초적인 책인줄 알았으나, 수학 관련만 있는 책인줄은 몰랐다. (다들 조심)

이 책은 확률과 통계, 선형대수에 대한 모든 데이터 사이언스에서 필요로한 수학 지식을 설명하고 있다.

어떻게 보면, 이 책을 공부하면서 머신러닝, 딥러닝을 공부하는 것이 더 좋지 않을까? 생각하기도 한다.

물론, 파이썬이란 언어와 주피터, 구글 코랩을 통해서 수학을 공부하는데 이 부분이 좀 생소할 수 있다.

책의 목차만 봐도 알 수 있는데, 해당 부분이 좀 신선하다. 직접 수학적인 지식을 코드로써 이해하는 분명한 목표가 있다.

목차

1. 파이선 설치와 사용법
2. 수학 기호
3. 넘파이(Numpy) 로 공부하는 선형대수
4. 고급 선형대수
5. 심파이(Sympy)로 공부하는 미적분
6. 사이파이(SciPy)로 공부하는 최적화
7. 공부하는 확률론 피지엠파이(pgmpy)로
8. 확률변수와 상관 관계
9. 사이파이로 공부하는 확률 분호
10. 추정과 검정
11. 엔트로피

총 11개의 장에서 몇몇 앞 부분을 빼고 나면, 총 10장이다.

수학을 직접 손으로 풀어 보는 것이 아니라. 파이썬 코드와 라이브러리를 이용한다는 점이 새롭다.

예를 들어, 두 지수함수의 곱은 입력값 합의 지수함수 값과 같다는 것을 코드로써 이해한다.

np.exp(2 + 3), np.exp(2) * np.exp(3)

이러한 설명을 주로 하다보니, 생각보다 수학이 지루하지 않는다는 점이 좋다.

그리고, 머신러닝, 딥러닝에서 필요로한 수학적인 지식이 담겨져 있고, 챕터별로 구분을 해두었기 때문에, 필요한 부분만 학습이 가능하다.

솔직히, 책의 양이 방대하기 때문에 짧은 시간에 보기란 어렵다. 시간을 두고, 스터디 교재로 쓴다거나 하는 방법이 좋겠다.

완성도가 있는 책이라, 딥러닝이나 머신러닝을 꿈꾸는 엔지니어라면 읽어보길 바란다.